CN112155546B - 肺功能检测设备及计算机可读取存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种肺功能检测设备及计算机可读取存储介质，涉及健康测量技术领域，该设备包括测量模块和控制模块，所述测量模块与所述控制模板连接，所述测量模块，用于通过多个频率的激励信号对被测人体的生物电阻抗信号进行测量以获得多个生物电阻抗信号；所述控制模块，用于提取每个所述生物电阻抗信号中的呼吸特征值；所述控制模块，还用于基于每个所述生物电阻抗信号中的呼吸特征值对所述被测人体的肺功能进行检测，并输出所述被测人体的肺功能检测结果。本申请提供的肺功能检测设备将从生物电阻抗信号中提取的呼吸特征值用于检测肺功能，为疾病诊断提供了支撑，硬件上可通过普通的人体阻抗测量设备来实现，适于家用，实用性较强。

Description

肺功能检测设备及计算机可读取存储介质

技术领域

本申请涉及健康测量技术领域，具体涉及一种肺功能检测设备及计算机可读取存储介质。

背景技术

肺功能的评估是人体整体健康评估的一个重要组成，传统的肺功能评估包括基于气流计的肺功能评估和基于影像的肺部形态评估。前者常用的设备有肺活量计、气流式肺功能仪等；后者常用的设备有X光设备、电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)设备和核磁共振设备等。但这些设备多用于医院临床或体检中心，便携性不足。

虽然目前市面上已有了便携式肺功能检测仪，但这些便携式肺功能检测仪都是通过吹气的方式进行测量，需要专门的吹嘴以确保气流流向和卫生，使用起来依然不便，而且这些便携式肺功能检测仪仍然属于较为昂贵的医疗器械，不适合于家用。

发明内容

本申请实施例提出了一种肺功能检测设备及计算机可读取存储介质，以解决上述问题。

第一方面，本申请实施例提供一种肺功能检测设备，用于健康测量技术领域，包括测量模块和控制模块，测量模块和控制模块连接。测量模块，用于通过多个频率的激励信号对被测人体的生物电阻抗信号进行测量以获得多个生物电阻抗信号；控制模块，用于提取每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值；控制模块，还用于基于每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值，对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。

在一些实施方式中，控制模块具体用于：基于每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值确定呼吸特征值序列，并计算呼吸特征值序列和预设的参考呼吸特征值序列之间的相关性参数；基于相关性参数，对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。

在一些实施方式中，相关性参数为相关系数或欧氏距离；参考呼吸特征值序列是基于肺功能正常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到的，控制模块具体还用于：判断相关系数是否大于预设的第一阈值，当相关系数大于预设的第一阈值时，确定被测人体的肺功能正常；或者判断欧氏距离是否小于预设的第二阈值，当欧氏距离小于预设的第二阈值时，确定被测人体的肺功能正常。

在一些实施方式中，相关性参数为相关系数或欧氏距离；参考呼吸特征值序列是基于肺功能异常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到的，控制模块具体还用于：判断相关系数是否大于预设的第三阈值，当相关系数大于预设的第三阈值时，确定被测人体的肺功能异常；或者判断欧氏距离是否小于预设的第四阈值，当欧氏距离小于预设的第四阈值时，确定被测人体的肺功能异常。

在一些实施方式中，参考呼吸特征值序列是基于特定样本人体的多个生物电阻抗信号得到的，其中特定样本人体具有特定类型的肺功能异常，控制模块具体还用于：判断相关系数是否大于预设的第五阈值，当相关系数大于预设的第五阈值时，确定被测人体具有特定类型的肺功能异常；或者判断欧氏距离是否小于预设的第六阈值，当欧氏距离小于预设的第六阈值时，确定被测人体具有特定类型的肺功能异常。

在一些实施方式中，参考呼吸特征值序列是基于具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎的样本人体的多个生物电阻抗信号得到的，控制模块具体还用于：判断相关系数是否大于预设的第七阈值，当相关系数大于预设的第七阈值时，确定被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎；或者判断欧氏距离是否小于预设的第八阈值，当欧氏距离小于预设的第八阈值时，确定被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎。

在一些实施方式中，控制模块还用于：从多个生物电阻抗信号中提取至少一种类型的呼吸特征值，至少一种类型的呼吸特征值包括各频率分别对应的呼吸幅度、各频率分别对应的呼吸频率、各频率分别对应的呼吸波形图面积、各频率分别对应的呼吸波形图之间的相位差中的一种或多种；根据至少一种类型的呼吸特征值确定至少一个呼吸特征值序列，并分别计算每个呼吸特征值序列和对应的参考呼吸特征值序列之间的相关性参数；对每个相关性参数进行加权处理并获得综合相关性参数，基于综合相关性参数对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果；其中，每个呼吸特征值序列中包括从多个生物电阻抗信号中提取的同一类型的多个呼吸特征值，每个参考呼吸特征值序列包括从样本人体的多个生物电阻抗中提取同一类型的参考呼吸特征值。

在一些实施方式中，多个频率包括至少一个在预设低频范围内的第一频率、至少一个在预设中频范围内的第二频率以及至少一个在预设高频范围内的第三频率；其中，预设低频范围为5-20KHz，预设中频范围为40-120KHz，预设高频范围为200-500KHz。

在一些实施方式中，当多个频率按照预设顺序排列时，多个频率中每相邻两个频率的差值固定。

在一些实施方式中，肺功能检测设备还包括至少四个阻抗测量电极，每个电极分别与测量模块和控制模块电性连接，其中：至少四个阻抗测量电极，用于向被测人体的双手通入多个频率的激励信号，以使测量模块通过多个频率的激励信号对被测人体的双手间的生物电阻抗进行测量并获得多个生物电阻抗信号；控制模块，还用于计算每一生物电阻抗信号的相位角，基于每个相位角和每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值，对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。

在一些实施方式中，肺功能检测设备包括可穿戴设备、手持电子设备、人体秤以及人体成分分析仪中的任意一种。

第二方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读取存储介质，计算机可读取存储介质中存储有程序代码，程序代码可被处理器调用执行上述技术方案。

本申请实施例提供的肺功能检测设备及计算机可读取存储介质，将从生物电阻抗信号中提取的呼吸特征值用于检测被测人体的肺功能，为疾病诊断提供支撑，且可通过市面上已有的八电极体脂秤或人体成分分析仪来实现，适合家用，实用性较强。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请一实施例所提供的肺功能检测设备的结构框图；

图2示出了本申请又一实施例所提供的肺功能检测设备的结构框图；

图3示出了本申请一示例性实施例的特征值提取模块121的结构框图；

图4示出了本申请还一示例性实施例提供的多频率点下的呼吸的生物电阻抗信号的波形图；

图5示出了本申请又一示例性实施例提供的相关性分析模块122的结构示意图；

图6示出了本申请另一示例性实施例提供的相关性分析模块122的结构示意图；

图7示出了本申请再一示例性实施例提供的相关性分析模块122的结构示意图；

图8示出了本申请又再一示例性实施例提供的相关性分析模块122的结构示意图；

图9示出了本申请再一实施例提供的一种计算机可读取存储介质的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

肺功能的评估是人体整体健康评估的一个重要组成，传统的肺功能评估主要有以下两种：

(1)基于气流计的肺功能评估。基于气流计的肺功能评估设备有肺活量计、气流式肺功能仪等，这些设备多用于医院临床或体检中心，便携性不足。虽然目前市面上已有了便携式肺功能检测仪，但这些便携式肺功能检测仪都是通过吹气的方式进行测量，需要专门的吹嘴以确保气流流向和卫生，使用起来依然不便，而且这些便携式肺功能检测仪仍然属于较为昂贵的医疗器械，不适合家用。

(2)基于影像的形态评估。基于影响的形态评估设备有X光设备、电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)设备和核磁共振设备等，这些设备通常应用于医院临床或者体检中心，便携性不足。

针对一些慢性病例，例如慢性肺阻塞，尘肺病等，早发现早治疗对于疗效非常关键，一种能够便携的，长期连续检测肺功能变化的设备因此变得很有用；此外，其他一些急性呼吸传染病，例如“非典”肺炎，“新型冠状病毒”肺炎等，潜伏期短且传染性强，这些急性呼吸传染病往往伴随着肺呼吸功能变化，如果能够在早期检测到肺功能的变化，及时预警，则对于阻断该病传播以及提高治愈效果，将有很大帮助。然而，目前尚未有一种简单易行的方法和设备能够达到该目的。

因此，基于上述问题，本申请实施例提供了一种肺功能检测设备及计算机可读取存储介质，将从生物电阻抗信号中提取的呼吸特征值用于检测肺功能，为疾病诊断提供了支撑，硬件上可通过普通的人体阻抗测量设备来实现，适于家用，实用性较强。

下面将通过具体实施例对本申请实施例提供的肺功能检测设备及计算机可读取存储介质进行详细说明。

需要说明的是，本申请实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序和先后次序。

在一个实施例中，如图1所示，提供一种肺功能检测设备100，可以包括测量模块110和控制模块120，测量模块110和控制模块120电性连接。其中，肺功能检测设备可以包括可穿戴设备、手持电子设备、人体秤以及人体成分分析仪中的任意一种，本申请对此不作具体限制。具体地，请参阅图2，图2示出了在一个实施例中肺功能检测设备的结构框图，其中，测量模块110可以包括阻抗测量前端111以及与阻抗测量前端电性相连的四个阻抗测量电极112-115(该电极数量也可以是5个、6个等多个，不局限于四个电极)，阻抗测量前端111与控制模块120电性连接，可以采用AFE芯片如TIAFE4300，芯海科技CS125x系列实现；控制模块120可以包括特征提取模块121和相关性分析模块122，特征提取模块121与相关性分析模块122电性连接。其中：

测量模块110，用于通过多个频率的激励信号对被测人体的生物电阻抗信号进行测量以获得多个生物电阻抗信号。

在本实施例中，可以将与阻抗测量前端111电性连接的四个电极112-115分别与被测人体的上半身接触，例如可以与被测人体的胸部接触，也可以与被测人体的双手接触，此时可以通过至少两个电极向被测人体的至少两个部位(例如左手与右手)注入多个频率的交流激励电流，通过另外的至少两个电极检测该至少两个部位之间的电压变化，从而获得被测人体的某个身体节段(例如左手与右手之间的身体节段，即上半身)的多个生物电阻抗信号。

在一些实施方式中，测量模块110通过多个频率的激励信号对被测人体的生物电阻抗信号进行测量时，可以选择的频率点包括但不限于5KHz、10KHz、25KHz、50KHz、100KHz、250KHz、500KHz等，其中，可以将多个频率分为低频组、中频组以及高频组，例如可以将5KHz、10KHz、25KHz作为低频组，将50KHz、100KHz作为中频组，将250KHz、500KHz作为高频组。测量模块110可以分别从低频组、中频组和高频组中至少选取1个频率点作为测量频率点，例如，可以选取5KHz，50KHz，250KHz作为测量频率点；也可以从低频组、中频组和高频组任一组中选取多个频率点作为测量频率点，例如，可以选取低频组中的5KHz，10KHz，25KHz作为测量频率点；还可以从任两组中选取多个频率点作为测量频率点，例如，可以选取低频组的5KHz，10KHz，以及高频组的250KHz作为测量频率点，本申请对至少三个频率点的选取不作限制。测量模块110分别测量选定的各频率点下的生物电阻抗信号，以得到多个生物电阻抗信号。

控制模块120，用于提取每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值；以及，基于每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值，对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。

在一些实施方式中，控制模块120可以用于提取每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值。呼吸是人体胸腔自主的扩展和收缩，由于呼气时胸腔的收缩使肺泡和气泡受到压迫，使气体进入支气管，同样支气管收到压迫而塌陷，迫使气体呼出体外，随着支气管的塌陷和气路阻力的增加，限制了气流速率的进一步增大，从而引起胸部肺阻抗变化，即上述检测到的被测人体的生物电阻抗信号将随人体呼吸而发生变化。本申请可通过分析被测人体的生物电阻抗信号的变化规律，从被测人体的生物电阻抗信号中提取出呼吸特征值。例如，可以引入频率放大电路对被测人体的生物电阻抗信号进行放大处理，然后通过解调和滤波得到呼吸特征波形，进而可以从呼吸特征波形中提取出呼吸特征值。这些呼吸特征值可以包括各频率分别对应的呼吸幅度、各频率分别对应的呼吸频率、各频率分别对应的呼吸波形图面积以及各频率分别对应的呼吸波形图之间的相位差中的一种或多种。

在一些实施方式中，可以利用至少一种呼吸特征值或者利用多种呼吸特征值对被测人体的肺功能进行检测，具体地，可以将同类型的多个呼吸特征值(分别对应于不同频率的激励信号)按照一定的规则组成呼吸特征值序列，然后计算被测人体与样本人体的呼吸特征值序列的相关性参数，进一步可以根据该相关性参数对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。

上述肺功能检测设备100根据生物电阻抗对人体的肺功能进行检测，可通过任何具有人体阻抗测量功能的设备来实现，例如市面上已有的八电极体脂秤、人体成分分析仪或具有相应模块的手机等。测量时使用者只需要保证身体皮肤与设备上的电极接触即可，操作简便，即使在家里也能够进行测量，实用性较强。

在本实施例中，根据生物电阻抗信号与呼吸生理机能的相关性，采用生物电阻抗测量方法对被测人体的生物电阻抗信号进行测量，并进一步根据生物电阻抗信号获得呼吸特征值，根据呼吸特征值对被测人体的肺功能进行检测，为疾病诊断提供了支撑。

在一些实施例中，如图2所示，控制模块120可以包括特征值提取模块121，其中，特征值提取模块121又进一步可以包括如图3所示的多个子模块，具体地，特征值提取模块121可以包括呼吸幅度特征值提取模块1210、呼吸频率特征值提取模块1211、呼吸相位差特征值提取模块1212和呼吸面积特征值提取模块1213。其中，呼吸幅度特征值提取模块1210可以用于提取每个生物电阻抗信号中的呼吸幅度特征值；呼吸频率特征值提取模块1211可以用于提取每个生物电阻抗信号中的呼吸频率特征值；呼吸相位差特征值提取模块1212可以用于提取多个生物电阻抗信号之间的呼吸相位差特征值；以及呼吸面积特征值提取模块1213可以用于提取每个生物电阻抗信号中的呼吸面积特征值。

在一些实施方式中，请参阅图4，图4示出了本申请一示例性实施例提供的多频率点下的生物电阻抗信号的波形图，该波形图以时间t为横轴，以生物电阻抗值为纵轴，其中，波形W100是25KHz频率点下的生物电阻抗信号波形，波形W101是50KHz频率点下的生物电阻抗信号波形，波形W102是250KHz频率点下的生物电阻抗信号波形。其中，波形W100的幅度值为amp0，波形W101的幅度值为amp1，波形W102的幅度值为amp2。由于生物电阻抗信号的瞬时值随着人体的呼吸发生波动，因此又将上述生物电阻抗信号的波形图称为呼吸阻抗波形图，相应的将上述幅度值amp0、amp1、amp2称为呼吸幅度特征值。作为一种实施方式，呼吸特征值包括呼吸幅度特征值，同类型的多个呼吸特征值可以是对应于不同频率激励信号的呼吸幅度特征值。例如将上述各呼吸幅度特征值按照激励信号的频率点从小到大的顺序排列分别为amp0，amp1，amp2，可以获得呼吸幅度特征值序列L1＝(amp0，amp1，amp2)。

作为一种实施方式，呼吸特征值包括呼吸频率特征值，同类型的多个呼吸特征值可以是对应于不同频率激励信号的呼吸频率特征值。例如根据图4，波形W100的周期为T0，即25KHz频率点下的呼吸周期特征值为T0，换算成相应的呼吸频率特征值为1min/T0；波形W101的周期为T1，即50KHz频率点下的呼吸周期特征值为T1，换算成相应的呼吸频率特征值为1min/T1；波形W102的周期为T2，即250KHz频率点下的呼吸周期特征值为T2，换算成相应的呼吸频率特征值为1min/T2。将上述各呼吸频率特征值按照频率点从小到大的顺序排列分别为1min/T0，1min/T1，1min/T2，可以获得呼吸频率特征值序列L2＝(1min/T0，1min/T1，1min/T2)。

作为一种实施方式，呼吸特征值包括呼吸相位特征值，同类型的多个呼吸特征值可以是对应于不同频率激励信号的呼吸相位特征值。例如从图4中还可以看出，25KHz频率点下的波形W100和50KHz频率点下的波形W101的时间差为dT0，对应的呼吸相位差特征值为(dT0/T0)，50KHz频率点下的波形W101和250KHz频率点下的波形W102的时间差为dT1，对应的呼吸相位差特征值为(dT1/T1)，进一步可以将多个呼吸相位特征值组成呼吸相位特征值序列为L3＝(dT0/T0，dT1/T1)。

作为一种实施方式，呼吸特征值包括呼吸面积特征值，同类型的多个呼吸特征值可以是对应于不同频率激励信号的呼吸面积特征值。例如呼吸面积特征值为特定周期内上述波形图与坐标轴之间的面积，图4以各个频率点下单个周期内的呼吸阻抗波形图的总面积为例，波形W100在单个周期内与坐标轴之间的面积为S1，即在25KHz频率点下的呼吸面积特征值为S1；波形W101在单个周期内与坐标轴之间的面积为S2，即在50KHz频率点下的呼吸面积特征值为S2；波形W102在单个周期内与坐标轴之间的面积为S3，即在250KHz频率点下的呼吸面积特征值为S3。将上述呼吸面积特征值按照频率点从小到大的顺序排列分别为S1，S2，S3，可以获得呼吸面积特征值序列为L4＝(S1，S2，S3)。需要说明的是，在其他实施方式中该呼吸面积特征值也可以是单个或多个周期内呼吸阻抗波形图的上升段面积或者下降段面积，本申请实施例对此不作具体限制。

在一些实施方式中，如图2所示，控制模块120还可以包括相关性分析模块122，相关性分析模块122可以用于基于每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值确定呼吸特征值序列，具体地，相关性分析模块122从如图4所示的波形图中获取到了如上所述的多种类型的呼吸特征值，进一步，可以将该多种呼吸特征值组成对应的呼吸特征值序列；再进一步，可以通过计算至少一种呼吸特征值序列与预设的参考呼吸特征值序列之间的相关性参数，然后根据相关性参数对人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。

在一些实施方式中，肺功能检测设备可以以语音的方式输出检测结果。当肺功能检测设备检测完毕时，可以输出一段语音提示用户已检测完毕，并说明具体检测结果，比如，当检测到肺功能正常时，可以输出：“检测完毕，您的肺功能正常，希望您继续保持良好的生活习惯，祝您生活愉快。”当检测到肺功能异常且为特定类型时，可以输出：“检测完毕，您的肺功能异常，且异常类型为慢性阻塞性肺部疾病，具体情况请前往医院诊断，请保持良好的心态，健康饮食和作息。”当检测到肺功能异常但不为特定类型时，还可以输出：“检测完毕，您的肺功能异常，具体异常类型尚不确定，具体情况请前往医院诊断，请保持良好的心态，健康饮食和作息。”以上举例仅为示例，具体检测结果的语音输出内容在此不作限定。

在另一些实施方式中，肺功能检测设备可以以文字、图表的形式输出检测结果，该文字、图表可以显示在该肺功能检测设备上，也可以显示在与该肺功能检测设备通信连接(可以是蓝牙连接、热点连接或者其他连接方式，在此不作具体限定)的电子设备上，该文字、图表的内容可以包括检测结果以及对用户的一些建议，具体描述可以参阅前述实施方式中语音输出的内容，在此不再过多赘述。

本实施例所提供的肺功能检测设备将从生物电阻抗信号中提取的呼吸特征值用于检测被测人体的肺功能状态，提高了信号特征和生理机能的相关性，为疾病诊断提供了支撑；该方案可通过市面上已有的八电极体脂秤或人体成分分析仪来实现，适合家用，且具有便携性，实用性较强。

在一些实施例中，控制模块120或者相关性分析模块122可以具体用于：基于被测人体的每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值确定呼吸特征值序列，并计算该呼吸特征值序列和预设的第一参考呼吸特征值序列之间的第一相关性参数；进一步，基于第一相关性参数对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。其中第一相关性参数为第一相关系数或第一欧氏距离；第一参考呼吸特征值序列可以基于肺功能正常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到。具体地，控制模块120还用于：判断第一相关系数是否大于预设的第一阈值，当第一相关系数大于预设的第一阈值时，确定被测人体的肺功能正常；或者判断第一欧氏距离是否小于预设的第二阈值，当第一欧氏距离小于预设的第二阈值时，确定被测人体的肺功能正常。

请参阅图5，图5示出了又一示例性实施例的相关性分析模块122的结构示意图，具体地，相关性分析模块122可以包括正常呼吸特征值序列相关性分析模块1220。其中，正常呼吸特征值序列相关性分析模块1220用于计算被测人体的呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的第一相关性参数，以及判断被测人体的肺功能是否正常。

具体地，正常呼吸特征值序列相关性分析模块1220用于计算该呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的第一相关性参数，并根据被测人体的呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的第一相关性参数判断被测人体的肺功能是否正常。其中，第一参考呼吸特征值序列可以基于肺功能正常的样本人体得到，具体地，测量模块110测量多个频率下(该多个频率应当与测量被测人体的多个生物电阻抗信号时的频率保持一致)肺功能正常的样本人体的多个生物电阻抗信号，并获取与被测人体的呼吸特征值类型一致的参考呼吸特征值，进而得到第一参考呼吸特征值序列。第一相关性参数可以是该呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第一相关系数)或该呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的欧氏距离(第一欧氏距离)。

以图4所示的生物电阻抗信号的波形图为例，控制模块120可根据图4得到被测人体的呼吸幅度特征值序列(amp0，amp1，amp2)，并获得参考呼吸幅度特征值序列(amp00，amp01，amp02)，进一步，计算被测人体的呼吸幅度特征值序列(amp0，amp1，amp2)与参考呼吸幅度特征值序列(amp00，amp01，amp02)之间的相关系数，即计算：

其中，X0即为呼吸幅度特征值序列与参考呼吸幅度特征值序列之间的相关系数；需要说明的是，计算相关系数可以采用线性相关的方式，也可以采用非线性相关的方式，本实施例对此不作具体限制。

另外，计算欧氏距离的一般公式为：

将前述实施方式中的呼吸幅度特征值序列(amp0，amp1，amp2)和参考呼吸幅度特征值序列(amp00，amp01，amp02)代入计算欧氏距离的一般公式，即得到：

其中，Y0则为呼吸幅度特征值序列与参考呼吸幅度特征值序列之间的欧氏距离。需要说明的是，以上实施方式只是以呼吸幅度特征值序列及其对应的参考呼吸幅度特征值序列为例，说明如何计算呼吸特征值序列与参考呼吸特征值序列之间的相关性参数，而肺功能检测设备还可以根据其他至少一种或多种类型的呼吸特征值序列以及对应的参考呼吸特征值序列进行相关性参数的计算，不应局限于以上实施方式。

在一些实施方式中，当第一相关性参数是第一相关系数时，可以设置第一阈值，通过判断第一相关系数是否大于预设的第一阈值来判断被测人体的肺功能是否正常，当第一相关系数大于预设的第一阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能正常的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体的肺功能正常，其中，第一阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置，比如可以设置第一阈值为0.8，当第一相关系数大于0.8时，确定被测人体的肺功能正常。

在另一些实施方式中，当第一相关性参数是第一欧氏距离时，可以设置第二阈值，通过判断第一欧氏距离是否小于预设的第二阈值来确定被测人体的肺功能是否正常，当第一欧氏距离小于预设的第二阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能正常的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可确定被测人体的肺功能正常，其中，第二阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置。

在本实施例中，控制模块120将从生物电阻抗信号中提取到的呼吸特征值用于检测被测人体的肺功能是否正常，提高了生物电阻抗信号与呼吸生理机能的相关性，为疾病诊断提供了支撑；此外，从生物电阻抗信号中提取呼吸特征值，安全、简单、廉价且不会对被测人体有副作用，可通过家用设备或便携式设备实现，易于推广。

在一个实施例中，肺功能检测设备包括测量模块110和控制模块120，其中，控制模块120或者相关性分析模块122可以具体用于：基于每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值确定呼吸特征值序列，并计算呼吸特征值序列和预设的第二参考呼吸特征值序列之间的第二相关性参数；基于第二相关性参数，对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。其中，第二相关性参数为第二相关系数或第二欧氏距离，第二参考呼吸特征值序列可以基于肺功能异常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到，具体地，控制模块120还用于：判断第二相关系数是否大于预设的第三阈值，当第二相关系数大于预设的第三阈值时，确定被测人体的肺功能异常；或者判断第二欧氏距离是否小于预设的第四阈值，当第二欧氏距离小于预设的第四阈值时，确定被测人体的肺功能异常。

请参阅图6，图6示出了另一示例性实施例的相关性分析模块122的结构示意图，具体地，相关性分析模块122包括异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221；异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221用于判断被测人体的肺功能是否异常。

具体地，异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221用于计算被测人体的呼吸特征值序列与第二参考呼吸特征值序列之间的第二相关性参数，并根据被测人体的呼吸特征值序列与第二参考呼吸特征值序列之间的第二相关性参数判断被测人体的肺功能是否异常。其中，第二参考呼吸特征值序列可以基于肺功能异常的样本人体得到，具体地，测量模块110测量多个频率下(该多个频率应当与测量被测人体的多个生物电阻抗信号时的频率保持一致)肺功能异常的样本人体的多个生物电阻抗信号，并获取与被测人体的呼吸特征值类型一致的参考呼吸特征值，进而得到第二参考呼吸特征值序列。第二相关性参数可以是呼吸特征值序列与第二参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第二相关系数)或欧氏距离(第二欧氏距离)。计算呼吸特征值序列与参考呼吸特征值序列之间的第二相关性参数的方法请参阅前述计算第一相关性参数的内容，在此不作过多赘述。

在一些实施方式中，当第二相关性参数是第二相关系数时，可以设置第三阈值，通过判断第二相关系数是否大于预设的第三阈值来确定被测人体的肺功能是否异常，当相关系数大于预设的第三阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能异常的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体的肺功能异常，其中，第三阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置，比如可以设置第三阈值为0.9，当第二相关系数大于0.9时，确定被测人体的肺功能异常。

在另一些实施方式中，当第二相关性参数是第二欧氏距离时，可以设置第四阈值，通过判断第二欧氏距离是否小于预设的第四阈值来确定被测人体的肺功能是否异常，当第二欧氏距离小于预设的第四阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能异常的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体的肺功能异常，其中，第四阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置。

本实施例中，控制模块120将从生物电阻抗信号中提取到的呼吸特征值用于检测被测人体的肺功能是否异常，提高了生物电阻抗信号与呼吸生理机能的相关性，为疾病诊断提供了支撑；此外，采用生物阻抗测量方法获取被测人体的呼吸阻抗，安全、简单、廉价且不会对被测人体有副作用，可通过家用设备或便携式设备实现，易于推广。

请参阅图7，图7示出了再一示例性实施例的相关性分析模块122的结构示意图，具体地，相关性分析模块122包括：异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221；异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221可以判断被测人体的肺功能是否异常，例如，异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221用于计算被测人体的呼吸特征值序列与第二参考呼吸特征值序列之间的第二相关性参数，并根据第二相关性参数判断被测人体的肺功能是否异常。

异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221还可以进一步判断被测人体的肺功能异常类型是否为特定类型；例如，异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221还用于计算被测人体的呼吸特征值序列与预设的第三参考呼吸特征值序列的第三相关性参数。其中，第三参考呼吸特征值序列可以基于具有特定类型的肺功能异常的样本人体得到，具体地，测量模块110测量多个频率下(该多个频率应当与测量被测人体的多个生物电阻抗信号时的频率保持一致)具有特定类型的肺功能异常的样本人体的多个生物电阻抗信号，并获取与被测人体的呼吸特征值类型一致的参考呼吸特征值，进而得到第三参考呼吸特征值序列。第三相关性参数可以是呼吸特征值序列与第三参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第三相关系数)或欧氏距离(第三欧氏距离)。计算呼吸特征值序列与参考呼吸特征值序列之间的第三相关性参数的方法请参阅前述计算第一相关性参数的内容，在此不作过多赘述。

在一些实施方式中，当第三相关性参数是第三相关系数时，可以设置第五阈值，通过判断第三相关系数是否大于预设的第五阈值来确定被测人体是否具有特定类型的肺功能异常。当第三相关系数大于预设的第五阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有特定类型的肺功能异常的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体具有特定类型的肺功能异常，其中，第五阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置，比如可以设置第五阈值为0.8，当第三相关系数大于0.8时，确定被测人体的肺功能异常类型为特定类型。

在另一些实施方式中，当第三相关性参数是第三欧氏距离时，可以设置第六阈值，通过判断第三欧氏距离是否小于预设的第六阈值来确定被测人体是否具有特定类型的肺功能异常。当第三欧氏距离小于预设的第六阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有特定类型的肺功能异常的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体具有特定类型的肺功能异常。

具体地，异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221还可以包括慢性阻塞性肺部疾病特征值序列相关性分析模块1221A和病毒性肺炎特征值序列相关性分析模块1221B。其中，慢性阻塞性肺部疾病特征值序列相关性分析模块1221A可以用于判断被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病；具体地，慢性阻塞性肺部疾病特征值序列相关性分析模块1221A用于计算被测人体的呼吸特征值序列与预设的第四参考呼吸特征值序列的第四相关性参数，并根据第四相关性参数判断被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病。其中，第四参考呼吸特征值序列可以基于具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体得到，具体地，测量模块110测量多个频率下(该多个频率应当与测量被测人体的多个生物电阻抗信号时的频率保持一致)具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体的多个生物电阻抗信号，并获取与被测人体的呼吸特征值类型一致的参考呼吸特征值，进而得到第四参考呼吸特征值序列。第四相关性参数可以是呼吸特征值序列与第四参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第四相关系数)或欧氏距离(第四欧氏距离)。计算呼吸特征值序列与参考呼吸特征值序列之间的第四相关性参数的方法请参阅前述计算第一相关性参数的内容，在此不作过多赘述。

在一些实施方式中，当第四相关性参数是第四相关系数时，可以设置第七阈值，通过判断第四相关系数是否大于预设的第七阈值来确定被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病。当第四相关系数大于预设的第七阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病，其中，第七阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置，比如可以设置第七阈值为0.8，当第四相关系数大于0.8时，确定被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病。

在另一些实施方式中，当第四相关性参数是第四欧氏距离时，可以设置第八阈值，通过判断第四欧氏距离是否小于预设的第八阈值来确定被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病，当第四欧氏距离小于预设的第八阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病，其中，第八阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置。

病毒性肺炎特征值序列相关性分析模块1221B可以用于判断被测人体是否具有病毒性肺炎。具体地，病毒性肺炎特征值序列相关性分析模块1221B用于计算被测人体的呼吸特征值序列与预设的第五参考呼吸特征值序列的第五相关性参数，并根据第五相关性参数判断被测人体是否具有病毒性肺炎。其中，第五参考呼吸特征值序列可以基于具有病毒性肺炎的样本人体得到，具体地，测量模块110测量多个频率下(该多个频率应当与测量被测人体的多个生物电阻抗信号时的频率保持一致)具有病毒性肺炎的样本人体的多个生物电阻抗信号，并获取与被测人体的呼吸特征值类型一致的参考呼吸特征值，进而得到第五参考呼吸特征值序列。第五相关性参数可以是呼吸特征值序列与第五参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第五相关系数)或欧氏距离(第五欧氏距离)。计算呼吸特征值序列与参考呼吸特征值序列之间的第五相关性参数的方法请参阅前述计算第一相关性参数的内容，在此不作过多赘述。

具体地，在一些实施方式中，当第五相关性参数是第五相关系数时，可以通过判断第五相关系数是否大于预设的第七阈值来确定被测人体是否具有病毒性肺炎。当第五相关系数大于预设的第七阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有病毒性肺炎的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体具有病毒性肺炎。

在另一些实施方式中，当第五相关性参数是第五欧氏距离时，可以通过判断第五欧氏距离是否小于预设的第八阈值来确定被测人体是否具有病毒性肺炎。当第五欧氏距离小于预设的第八阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有病毒性肺炎的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体具有病毒性肺炎。

本实施例中，控制模块120不仅可以判断被测人体的肺功能是否异常，还可以判断被测人体是否具有特定类型的肺功能异常。在确定被测人体的肺功能异常之后，进一步可以检测被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎，不仅可以检测被测人体的肺功能是否异常，还可以检测被测人体的肺功能异常的具体类型，检测细致，提供了大量关于被测人体的肺功能的相关信息，为疾病诊断提供了支撑。

在一个实施例中，控制模块120还可以具体用于：基于每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值确定呼吸特征值序列，并计算呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的第一相关性参数、呼吸特征值序列和第二参考呼吸特征值序列之间的第二相关性参数、呼吸特征值序列和第四参考呼吸特征值序列之间的第四相关性参数、呼吸特征值序列与第五参考呼吸特征值序列之间的第五相关性参数；进一步，可以根据第一相关性参数、第二相关性参数、第四相关性参数和第五相关性参数，对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。其中，第一参考呼吸特征值序列可以基于肺功能正常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到；第二参考呼吸特征值序列可以基于肺功能异常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到；第四参考呼吸特征值序列可以基于具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体的多个生物电阻抗信号得到；第五参考呼吸特征值序列可以基于具有病毒性肺炎的样本人体的多个特生物电阻抗信号得到，具体描述请参阅前述内容。第一相关性参数可以是呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第一相关系数)或欧氏距离(第一欧氏距离)；第二相关性参数可以是呼吸特征值序列与第二参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第二相关系数)或欧氏距离(第二欧氏距离)；第四相关性参数可以是呼吸特征值序列与第四参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第四相关系数)或欧氏距离(第四欧氏距离)；第五相关性参数可以是呼吸特征值与第五参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第五相关系数)或欧氏距离(第五欧氏距离)。

具体地，请参阅图8，图8示出了又再一示例性实施例的相关性分析模块122的结构示意图，具体地，相关性分析模块122包括：正常呼吸特征值序列相关性分析模块1220和异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221，其中，异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221又进一步包括：慢性阻塞性肺部疾病特征值序列相关性分析模块1221A和病毒性肺炎特征值序列相关性分析模块1221B，其中：

正常呼吸特征值序列相关性分析模块1220用于计算被测人体的呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的第一相关性参数，并根据第一相关性参数判断被测人体的肺功能是否正常。其中，第一参考呼吸特征值序列可以基于肺功能正常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到，具体描述请参阅前述内容。第一相关性参数可以是呼吸特征值序列与第一参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第一相关系数)或欧氏距离(第一欧氏距离)。

具体地，在一些实施方式中，当第一相关性参数是第一相关系数时，可以判断第一相关系数是否大于预设的第一阈值以确定被测人体的肺功能是否正常。当第一相关系数大于预设的第一阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能正常的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体的肺功能正常；或者在另一些实施方式中，当第一相关性参数是第一欧氏距离时，可以判断第一欧氏距离是否小于预设的第二阈值以确定被测人体的肺功能是否正常。当第一欧氏距离小于预设的第二阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能正常的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体的肺功能正常。

当正常呼吸特征值序列相关性分析模块1220检测完毕，并未检测出被测人体的肺功能正常，此时，异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221可以启动，用于检测被测人体的肺功能是否异常。

具体地，异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221用于计算被测人体的呼吸特征值序列与第二参考呼吸特征值序列之间的第二相关性参数，并根据第二相关性参数判断被测人体的肺功能是否异常。其中，第二参考呼吸特征值序列可以基于肺功能异常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到，具体描述请参阅前述内容。第二相关性参数可以是呼吸特征值序列与第二参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第二相关系数)或欧氏距离(第二欧氏距离)。

具体地，在一些实施方式中，当第二相关性参数是第二相关系数时，可以判断第二相关系数是否大于预设的第三阈值以确定被测人体的肺功能是否异常。当第二相关系数大于预设的第三阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能异常的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体的肺功能异常；或者，在另一些实施方式中，当第二相关性参数是第二欧氏距离时，可以判断第二欧氏距离是否小于预设的第四阈值以确定被测人体的肺功能是否异常。当第二欧氏距离小于预设的第四阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能异常的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体的肺功能异常。

当异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221检测到被测人体的肺功能异常时，进一步，慢性阻塞性肺部疾病特征值序列相关性分析模块1221A用于检测被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病。

具体地，慢性阻塞性肺部疾病特征值序列相关性分析模块1221A用于计算被测人体的呼吸特征值序列与第四参考呼吸特征值序列之间的第四相关性参数，并根据第四相关性参数判断被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病。其中，第四参考呼吸特征值序列可以基于具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体的多个生物电阻抗信号得到，具体描述请参阅前述内容。第四相关性参数可以为呼吸特征值序列与第四参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第四相关系数)或欧氏距离(第四欧氏距离)。

具体地，在一些实施方式中，当第四相关性参数是第四相关系数时，可以判断第四相关系数是否大于预设的第七阈值以确定被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病。当第四相关系数大于预设的第七阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病；或者，在另一些实施方式中，当第四相关性参数时第四欧氏距离时，可以判断第四欧氏距离是否小于预设的第八阈值已确定被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病。当第四欧氏距离小于预设的第八阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有慢性阻塞性肺部疾病的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病。

或者，当异常呼吸特征值序列相关性分析模块1221检测到被测人体的肺功能异常时，进一步，病毒性肺炎特征值序列相关性分析模块1221B用于检测被测人体是否具有病毒性肺炎。

具体地，病毒性肺炎特征值序列相关性分析模块1221B用于计算被测人体的呼吸特征值序列与第五参考呼吸特征值序列之间的第五相关性参数，并根据第五相关性参数判断被测人体是否具有病毒性肺炎。其中，第五参考呼吸特征值序列可以基于具有病毒性肺炎的样本人体的多个生物电阻抗信号得到，具体描述请参阅前述内容。第五相关性参数可以是呼吸特征值序列与第五参考呼吸特征值序列之间的相关系数(第五相关系数)或欧氏距离(第五欧氏距离)。

具体地，在一些实施方式中，当第五相关性参数时第五相关系数时，可以判断第五相关系数是否大于预设的第七阈值以确定被测人体是否具有病毒性肺炎。当第五相关系数大于预设的第七阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有病毒性肺炎的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体具有病毒性肺炎；或者，在另一些实施方式中，当第五相关性参数是第五欧氏距离时，可以判断第五欧氏距离是否小于预设的第八阈值以确定被测人体是否具有病毒性肺炎。当第五欧氏距离小于预设的第八阈值时，即被测人体的呼吸特征与具有病毒性肺炎的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体具有病毒性肺炎。

本实施例中，控制模块120不仅可以用于检测被测人体的肺功能是否正常，进一步还可以用于检测被测人体的肺功能是否异常；在确定被测人体的肺功能异常时，具体还可以用于检测被测人体是否具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎。不仅可以详细对被测人体的肺功能进行检测，提供大量关于被测人体的肺功能的相关信息，还可以提高阻抗信号与生理机能的相关性，为疾病诊断提供了支撑。

在一个实施例中，控制模块120还可以用于：从多个生物电阻抗信号中提取至少一种类型的呼吸特征值，至少一种类型的呼吸特征值包括各频率分别对应的呼吸幅度、各频率分别对应的呼吸频率、各频率分别对应的呼吸波形图面积、各频率的分别对应的呼吸波形图之间的相位差中的一种或多种；根据至少一种类型的呼吸特征值确定相应的呼吸特征值序列，分别计算每个呼吸特征值序列和对应的参考呼吸特征值序列之间的相关性参数；对每个相关性参数进行加权处理并获得综合相关性参数，基于综合相关性参数对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。其中，控制模块120从多个生物电阻抗信号中提取呼吸特征值的方法以及计算呼吸特征值序列与对应的参考呼吸特征值序列之间的相关性参数的具体描述请参阅前述内容，在此不做过多赘述。

在一些实施方式中，控制模块120将多个呼吸特征值序列与参考呼吸特征值序列之间的相关性参数进行加权处理得到综合相关性参数，并根据综合相关性参数对被测人体的肺功能进行检测，并输出检测结果。其中，每个呼吸特征值序列包括从被测人体的多个生物电阻抗信号中提取的同一类型的多个呼吸特征值，每个参考呼吸特征值序列中包括从样本人体的多个生物电阻抗信号中提取的同一类型的参考呼吸特征值，例如，选取25KHz、50KHz、250KHz三个频率点作为频率测量点，分别测量三个频率点下的被测人体和样本人体的生物阻抗信号；从被测人体的每个生物电阻抗信号中提取出对应的呼吸幅度特征值为amp0，amp1，amp2，呼吸频率特征值为1min/T0，1min/T1，1min/T2，可以获得呼吸幅度特征值序列为(amp0，amp1，amp2)，呼吸频率特征值序列为(1min/T0，1min/T1，1min/T2)；从样本人体的多个生物电阻抗信号中提取出对应的呼吸特征值为amp00，amp01，amp02，呼吸频率特征值为1min/T00，1min/T01，1min/T02，可以获得参考呼吸幅度特征值序列为(amp00，amp01，amp02)，参考呼吸频率特征值序列为(1min/T00，1min/T01，1min/T02)；其中，amp0，amp1，amp2即为同一类型的多个呼吸特征值，即都是呼吸幅度特征值，1min/T0，1min/T1，1min/T2也为同一类型的多个呼吸特征值，即都是呼吸频率特征值；amp00，amp01，amp02为同一类型的参考呼吸特征值，即都是参考呼吸幅度特征值，1min/T00，1min/T01，1min/T02也为同一类型的参考呼吸特征值，即都是参考呼吸频率特征值。

具体地，综合相关性参数可以对多个呼吸特征值序列与相应的参考呼吸特征值序列之间的相关性参数进行加权处理而得到。在一些实施方式中，呼吸幅度特征值序列与参考呼吸幅度特征值序列之间的相关性参数为A1，呼吸频率特征值序列与参考呼吸频率特征值序列之间的相关性参数为A2，呼吸波形图面积特征值序列与参考呼吸波形图面积特征值序列之间的相关性参数为A3，呼吸波形图之间的相位差序列与参考呼吸波形图之间的相位差序列之间的相关性参数为A4。可以分别对不同类型的呼吸特征值序列设置一定的比重，比如规定呼吸幅度特征值序列、呼吸频率特征值序列、呼吸波形图面积特征值序列以及呼吸波形图之间的相位差序列分别占比为30％、30％、20％、20％，那么对所有类型的呼吸特征值序列的相关性参数进行加权处理，即可得到综合相关性参数A＝A1×30％+A2×30％+A3×20％+A4×20％。需要说明的是，该加权比重的设置可以根据实际情况自行设置，本实施例对此不作具体限制。

在一些实施方式中，控制模块120可以用于根据综合相关性参数对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。其中，综合相关性参数可以是多个呼吸特征值序列和相应的参考呼吸特征值序列之间的综合相关系数或综合欧氏距离，其中，参考呼吸特征值序列可以基于样本人体的多个生物电阻抗信号得到，具体描述请参阅前述内容。综合相关系数可以对多个呼吸特征值序列与相应的参考呼吸特征值序列之间的相关系数进行加权处理而得到。在一些实施方式中，计算呼吸幅度特征值序列与参考呼吸幅度特征值序列之间的相关系数为B1，呼吸幅频率特征值序列与参考呼吸频率特征值序列之间的相关系数为B2，呼吸波形图面积特征值序列与参考呼吸波形图面积特征值序列之间的相关系数为B3，呼吸波形图之间的相位差序列与参考呼吸波形图之间的相位差序列之间的相关系数为B4；可以分别对不同类型的呼吸特征值序列设置一定的比重，比如规定呼吸幅度特征值序列、呼吸频率特征值序列、呼吸波形图面积特征值序列以及呼吸波形图之间的相位差序列分别占比为20％、30％、30％、20％，那么对所有类型的呼吸特征值序列的相关系数进行加权处理，即可得到综合相关系数B＝B1×20％+B2×30％+B3×30％+B4×20％。综合欧氏距离可以对多个呼吸特征值序列与相应的参考呼吸特征值序列之间的欧氏距离进行加权处理而得到。在一些实施方式中，计算呼吸幅度特征值序列与参考呼吸幅度特征值序列之间的欧氏距离为C1，呼吸幅频率特征值序列与参考呼吸频率特征值序列之间的欧氏距离为C2，呼吸波形图面积特征值序列与参考呼吸波形图面积特征值序列之间的欧氏距离为C3，呼吸波形图之间的相位差序列与参考呼吸波形图之间的相位差序列之间的欧氏距离为C4；可以分别对不同类型的呼吸特征值序列设置一定的比重，比如规定呼吸幅度特征值序列、呼吸频率特征值序列、呼吸波形图面积特征值序列以及呼吸波形图之间的相位差序列分别占比为25％、25％、30％、20％，那么对所有类型的呼吸特征值序列的欧氏距离进行加权处理，即可得到综合欧氏距离C＝C1×25％+C2×25％+C3×30％+C4×20％。

需要说明的是，使用综合相关性参数对被测人体的肺功能进行检测的方法与使用单一相关性参数对被测人体的肺功能进行检测的方法类似，具体描述可以参阅前述内容，在此仅以根据综合相关性参数判断被测人体的肺功能是否正常为例进行说明，其中，综合相关性参数可以基于肺功能正常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到，具体描述请参阅前述内容。综合相关性参数可以为综合相关系数或综合欧氏距离。在一些实施方式中，当综合相关性参数是综合相关系数时，可以预先设置第一综合阈值，通过判断综合相关系数是否大于预设的第一综合阈值来确定被测人体的肺功能是否正常。当综合相关系数大于预设的第一综合阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能正常的样本人体的呼吸特征比较相似，此时可以确定被测人体的肺功能正常，其中，第一综合阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置，比如可以设置第一综合阈值为0.9，当综合相关系数大于0.9时，确定被测人体的肺功能异常。在另一些实施方式中，当综合相关性参数是综合欧氏距离时，可以设置第二综合阈值，通过判断综合欧氏距离是否小于预设的第二综合阈值来确定被测人体的肺功能是否正常，当综合欧氏距离小于预设的第二综合阈值时，即被测人体的呼吸特征与肺功能正常的样本人体的呼吸特征差距较小，此时可以确定被测人体的肺功能正常，其中，第二综合阈值可以根据实际对肺功能检测设备的检测精度要求来进行设置。

在本实施例中，控制模块120用于根据综合相关性参数对被测人体的肺功能进行检测，集合了多种呼吸特征值，使检测结果更加准确，为疾病诊断提供了强有力的支撑。

在以上所述所有实施例中，作为测量频率点的至少三个频率点可以按照预设顺序排列。当至少三个频率点按照预设顺序排列时，至少三个频率点中每相邻两个频率的差值固定，比如可以选取10KHz、110KHz、210KHz作为频率点，则按照频率点从小到大进行等差排列，可以得到序列(10KHz，110KHz，210KHz)。需要说明的是，至少三个频率点可以按照从大到小或者从小到大或者其他顺序进行排列，本实施例对此不作具体限制。

在以上所述所有实施例中，测量模块110还可以包括至少四个阻抗测量电极，且四个阻抗测量电极分别与测量模块110以及控制模块120电性相连，该四个阻抗测量电极还可以用于通过多个的激励信号测量被测人体的双手间的生物电阻抗；控制模块120还可以用于计算每一双手间的生物电阻抗信号的相位角，并基于每个相位角和每个生物电阻抗信号中的呼吸特征值，对被测人体的肺功能进行检测，并输出被测人体的肺功能检测结果。其中，计算每一双手间的生物电阻抗信号的相位角是通过阻抗测量电极向被测人体的双手注入多个频率的交流激励电流，同时检测相应的电压变化，从而获得被测量部分的多个生物电阻抗信号，并根据该多个生物电阻抗信号获取得到的，具体描述可参阅上述关于图4的相关描述内容。

请参阅图9，图9示出了本申请实施例提供的一种计算机可读取存储介质的结构框图。该计算机可读取存储介质900中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述实施例所描述的方案。计算机可读取存储介质900可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。计算机可读取存储介质900包括非易失性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)，具有执行上述方案中的任何方案步骤的程序代码910的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码910可以以适当形式进行压缩。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域所属技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种肺功能检测设备，其特征在于，包括测量模块和控制模块，所述测量模块与所述控制模块连接，其中：

所述测量模块，用于通过多个频率的激励信号对被测人体的生物电阻抗信号进行测量以获得多个生物电阻抗信号；

所述控制模块，用于从多个所述生物电阻抗信号中提取四种类型的呼吸特征值，所述呼吸特征值包括各频率分别对应的呼吸幅度、各频率分别对应的呼吸频率、各频率分别对应的呼吸波形图面积以及各频率分别对应的呼吸波形图之间的相位差；

所述控制模块，还用于根据每种类型的所述呼吸特征值确定对应的呼吸特征值序列，并计算所述呼吸特征值序列和对应的参考呼吸特征值序列之间的相关性参数；

所述控制模块，还用于对每个所述相关性参数进行加权处理并获得综合相关性参数，基于所述综合相关性参数对所述被测人体的肺功能进行检测，并输出所述被测人体的肺功能检测结果；

其中，每个所述呼吸特征值序列中包括从多个所述生物电阻抗信号中提取的同一类型的多个呼吸特征值，每个所述参考呼吸特征值序列中包括从样本人体的多个生物电阻抗信号中提取的同一类型的参考呼吸特征值。

2.根据权利要求1所述的肺功能检测设备，其特征在于，所述综合相关性参数为综合相关系数或综合欧氏距离；

所述参考呼吸特征值序列是基于肺功能正常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到的；所述控制模块具体还用于：

判断所述综合相关系数是否大于预设的第一阈值，当所述综合相关系数大于所述预设的第一阈值时，确定所述被测人体的肺功能正常；或者，

判断所述综合欧氏距离是否小于预设的第二阈值，当所述综合欧氏距离小于所述预设的第二阈值时，确定所述被测人体的肺功能正常。

3.根据权利要求1所述的肺功能检测设备，其特征在于，所述综合相关性参数为综合相关系数或综合欧氏距离，所述参考呼吸特征值序列是基于肺功能异常的样本人体的多个生物电阻抗信号得到的，所述控制模块具体还用于：

判断所述综合相关系数是否大于预设的第三阈值，当所述综合相关系数大于所述预设的第三阈值时，确定所述被测人体的肺功能异常；或者，

判断所述综合欧氏距离是否小于预设的第四阈值，当所述综合欧氏距离小于所述预设的第四阈值时，确定所述被测人体的肺功能异常。

4.根据权利要求3所述的肺功能检测设备，其特征在于，所述参考呼吸特征值序列是基于特定样本人体的多个生物电阻抗信号得到的，其中所述特定样本人体具有特定类型的肺功能异常，所述控制模块具体还用于：

判断所述综合相关系数是否大于预设的第五阈值，当所述综合相关系数大于所述预设的第五阈值时，确定所述被测人体具有所述特定类型的肺功能异常；或者，

判断所述综合欧氏距离是否小于预设的第六阈值，当所述综合欧氏距离小于所述预设的第六阈值时，确定所述被测人体具有所述特定类型的肺功能异常。

5.根据权利要求4所述的肺功能检测设备，其特征在于，所述参考呼吸特征值序列为基于具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎的样本人体的多个生物电阻抗信号得到的，所述控制模块具体还用于：

判断所述综合相关系数是否大于预设的第七阈值，当所述综合相关系数大于预设的第七阈值时，确定所述被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎；或者，

判断所述综合欧氏距离是否小于预设的第八阈值，当所述综合欧氏距离小于所述预设的第八阈值时，确定所述被测人体具有慢性阻塞性肺部疾病或病毒性肺炎。

6.根据权利要求1-5任一项所述的肺功能检测设备，其特征在于，所述多个频率包括至少一个在预设低频范围内的第一频率、至少一个在预设中频范围内的第二频率以及至少一个在预设高频范围内的第三频率；

其中，所述预设低频范围为5KHz至20KHz，所述预设中频范围为40KHz至120KHz，所述预设高频范围为200KHz至500KHz。

7.根据权利要求6所述的肺功能检测设备，其特征在于，当所述多个频率按照预设顺序排列时，所述多个频率中每相邻两个频率的差值固定。

8.根据权利要求1-5任一项所述的肺功能检测设备，其特征在于，所述肺功能检测设备还包括至少四个阻抗测量电极，每个所述阻抗测量电极分别与所述测量模块和所述控制模块电性连接，其中：

所述至少四个阻抗测量电极，用于向所述被测人体的双手通入所述多个频率的激励信号，以使所述测量模块通过所述多个频率的激励信号对所述被测人体的双手间的生物电阻抗进行测量并获得多个所述生物电阻抗信号。

9.根据权利要求1-5任一项所述的肺功能检测设备，其特征在于，所述肺功能检测设备包括手持电子设备以及人体成分分析仪中的任意一种。

10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行应用于如权利要求1-9任一项所述的肺功能检测设备的肺功能检测方法。